バイブコーディングとは何ですか?

Vibe coding is the practice of building software by describing what you want in plain, natural language and letting an AI model generate the code, rather than writing it line by line yourself. The person prompts, the AI generates, and the person tests and iterates on the result, often without reading every line the model produces.

That’s the short answer to “what is vibe coding.” The fuller vibe coding meaning, and where the term actually came from, is worth walking through, because it’s shifted since it was coined.

Where the Term Came From #

Vibe coding has a specific origin: a single social media post. On February 2, 2025, AI researcher and OpenAI co-founder Andrej KarpathyはXに投稿し、自身が始めた新しいソフトウェア開発方法について説明した。 He said he’d “fully give in to the vibes” and let large language models write the implementation while he focused on describing outcomes rather than syntax.

カルパシー氏は、そのワークフローを具体的に説明した。彼は音声でAIコーディングアシスタントに話しかけ、差分を読まずにその提案を受け入れ、エラーメッセージが自然に解決するまでコメントせずに貼り付けていった。その後、彼はその流れをさらに簡潔にこうまとめた。 「ただ、何かを見て、何かを言って、何かを実行して、何かをコピー＆ペーストするだけです。」

その投稿は急速に広まった。数週間以内に主要メディアで取り上げられ、2025年3月までにメリアム・ウェブスターは「バイブコーディング」を追跡対象のスラングおよびトレンド用語として辞書に追加し、 「AIの支援を受けて、ややいい加減な方法でコンピュータコードを書くこと」と定義した。 2025年末までに、 Collins Dictionary had gone further and named it its Word of the Year.

意味がどのように変化したか #

Here’s where “vibe coding meaning” gets more interesting than the origin story alone. Karpathy originally used the term to describe his own low-stakes, personal way of building throwaway prototypes, not a methodology he was proposing for production software. But the phrase escaped that context almost immediately.

Today, vibe coding meaning has broadened to cover a wide range of AI-assisted development, from hobbyists building a weekend app to startups shipping production software this way. <cite index=”20-1″>About 63% of vibe coding users identify as non-developers, including product managers, marketing directors, and designers</cite>, and <cite index=”20-1″>roughly a quarter of Y Combinator’s Winter 2025 startup cohort reported codebases that were 95% or more AI-generated</cite>. Analysts expect that trend to keep accelerating: <cite index=”20-1″>Gartner projects citizen developers will outnumber professional engineers four to one by 2028</cite>.

バイブコーディングは実際にはどのように機能するのか？ #

Most descriptions of the vibe coding workflow break down into a repeatable loop:

1. 促す。 Describe the desired outcome in natural language, not code. (“Build a dashboard that shows monthly revenue by customer segment, with a date filter and CSV export.”)
2. 生成。 The AI model produces code, sometimes a full file, sometimes a diff against existing code.
3. Run and observe. The person runs the result and checks whether it behaves as described, rather than reading the implementation line by line.
4. 繰り返します。 Follow-up prompts refine the result. Errors are often pasted back to the model as-is rather than debugged manually.

The defining characteristic isn’t that AI is involved (autocomplete and copilots have used AI for years). It’s the degree of disengagement from the code itself: the person is evaluating outcomes, not scrutinizing implementation.

Vibe Coding vs. Traditional AI-Assisted Coding #

バイブコーディングは他のAI支援ワークフローと区別して考えるべきである。なぜなら、これらの用語は曖昧に使われているからだ。

• Autocomplete/copilot tools 入力中にコード候補が表示されるものの、開発者は依然として各行を記述し、レビューしている。
• AI支援コーディング more broadly can include any workflow where AI drafts code that a developer then reviews and edits with full understanding.
• バイブコーディング specifically implies the human is guiding by outcome, through prompting, testing, and iteration, rather than by reading and understanding the generated implementation.

That distinction matters, because it’s the “not reading the diffs” part, not the AI itself, that creates most of the risk discussed below.

Vibeコーディングのリスク面 #

This is a glossary entry, not a warning label, but no definition of vibe coding is complete without the security research that’s accumulated around it, because it’s become one of the most measured downsides of the practice. Multiple independent studies converge on a similar range: <cite index=”18-1″>a December 2025 study of open-source repositories found that AIが生成したコードがセキュリティ上の脆弱性を引き起こした 開発タスクの45%で、 AI支援により pull requests 同じ比較において、人間が作成したコードよりも約2.74倍多くのセキュリティ上の問題が発生した。特定の脆弱性クラスが不均衡に多く出現しており、ある研究では、5つの主要な言語モデルでテストされたAI生成コードサンプルの86%にXSS脆弱性が見つかった。

依存関係の偽装は、関連する、よく知られたパターンです。 2026年4月のクラウドセキュリティアライアンスの調査ノートによると、16のモデルから生成された2.23万のAI生成コードサンプルのうち、19.7%に実際には存在しない偽装パッケージ名が少なくとも1つ含まれており、それらの偽装名のうち43%は同じプロンプトが繰り返されるたびに一貫して出現しました。これが、このパターンがランダムではなく悪用可能である理由です。独立した研究者も、下流への影響を正式に追跡し始めています。ジョージア工科大学のVibe Security Radarは、35件の新たなCVEエントリを記録した。 2026年3月だけでAI生成コードに直接起因するものとされた件数は、1月の6件から増加した。

None of this means vibe coding is unusable, the productivity gains are real and adoption isn’t reversing. It does mean that “the AI wrote it and it ran” and “it’s safe to ship” are two different claims, and treating AI-generated code with the same scrutiny as an unreviewed third-party contribution is quickly becoming standard このトピックに関するセキュリティ研究全体にわたる助言。

主要なポイント（要点） #

• Vibe coding is a specific term, not a synonym for “AI-assisted coding.” It specifically describes building by outcome and iteration rather than by reading and understanding the generated code.
• It was coined by Andrej Karpathy on February 2, 2025, and reached Merriam-Webster’s slang list within five weeks.
• Vibe coding meaning has broadened from a personal, low-stakes practice to a mainstream development approach used by both hobbyists and funded startups.
• The risk isn’t AI-generated code itself, it’s unreviewed AI-generated code. 独立した調査では、バイブレーションコード化された出力において、脆弱性の発生率の上昇と予測可能な依存幻覚が一貫して確認されている。

Vibeでコーディングされたソフトウェアは、依然として同じ方法で出荷されなければならない。 pipeline as everything else. ザイジェニの プラットフォームは同じものを適用します SAST, SCA, AI対応分析 〜へ AI-generated code as it does to human-written code, 配合工業用化学製品の マルウェア早期警戒システム（MEW） for the kind of hallucinated-dependency risk described above, so a fast prompt-to-production workflow doesn’t quietly skip the review step.

FAQ #